• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2172-2175
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• 2003

본 논문에서는 DC 억압능력이 없거나 부족한 코드에 만족할 만한 DC 억압능력을 갖도록 하기 위한 멀티모드코드 방식을 제안한다. 제안한 멀티모드코드는 데이터열의 다중화를 위해 Pseudo Scrambling Technique를 사용하며, 다중화 된 데이터열의 변조를 위해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하는 특징을 가진다. 제안한 방법에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 입력데이터를 2개의 데이터 열로 다중화하고, 2개로 다중화 된 데이터 열에 대해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하여 코드워드로 변환하며, 코드워드로 변환된 2 개의 코드워드 열에 대해 DC 성분이 적은 코드워드 열 하나를 선택하여 변조 스트림으로 출력한다. 본 논문에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 별도의 Redundancy를 부가하지 않고 DC 억압성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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• pp.72-75
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• 1998

본 논문에서는 기존에 제시된 수정된 K-평균 방법을 이용한 VQ 학습 알고리즘을 분석하고, 보다 개선된 성능을 보이는 학습 알고리즘을 제안한다. 수정된 K-평균 학습 알고 리즘은 자기 집단에 속하는 데이터의 중심을 데이터의 중심을 새로운 코드워드로 삼는 것이 아니라 현재 코드워드와 새로 구한 집단의 중심을 연결한 선상에서 새로 구한 중심 너머의 일정한 점을 새로운 코드워드로 선택하는 방식이다. 본 논문에서는 이렇게 구한 새로운 코 드워드가 어떠한 조건을 만족할 때 알고리즘이 반복적 감소의 성질을 가지는지 살펴보고, 그 조건을 만족시키는 영역 중 기존의 방식보다 더 좋은 성능을 보이는 코드워드 선택법을 제시함으로써 개선된 학습 알고리즘을 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.228-231
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• 1995

반연속 HMM 음성인식 시스템의 화자 적응 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존의 화자 적응 알고리즘으로는 새로운 화자의 적응 데이터 특징의 분포와 HMM 모수의 사전밀도를 함께 고려하는 베이시안 화자적응 알고리즘이 있다. 그러나 새로운 화자의 특징분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드 들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.291-294
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• 2009

최근 멀티미디어 기능을 가지는 다양한 기기가 보급되고, 이러한 기기들을 위해 다양한 화질과 해상도를 가지는 멀티미디어 서비스가 소비되고 있다. 이러한 서비스들은 목적 및 기기의 종류에 따라 전송환경이 다르기 때문에, 압축된 영상이 가지는 특성 또한 다르다. 일반적인 동영상 압축 표준에서 구문요소들에 코드워드를 할당하는 방법은 표준화 과정에서 얻어진 확률과 통계적인 수치에 의해 최적으로 결정된 것이다. 하지만 확률과 통계적인 수치는 영상의 특성에 따라 차이가 있기 때문에 최적의 코드워드는 항상 달라지는데, 현재 표준압축방법은 이러한 확률적인 특성이나 통계적인 수치를 반영하기 어려운 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징 및 부호화 조건에 따른 압축데이터의 특징을 반영하여 슬라이스 단위로 마크로 블록 타입에 대한 코드워드를 적응적으로 할당하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 부호화 조건에 따른 압축 데이터의 특징을 파악하기 위해 정해진 부호화 조건에 따라 한 번의 부호화를 수행하여 마크로 블록 타입에 대한 슬라이스 통계를 구한다. 그 다음 구해진 통계에 근거하여 마크로블록 타입에 대해 최적의 코드워드를 할당하고, 이 코드워드에 근거하여 다시 한 번 부호화를 수행하고 이렇게 발생된 비트스트림을 복호화기로 전송하게 된다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 실험결과 BD-rate가 약 0.2~1.7% 정도 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.289-292
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• 2001

종래에 사용되어 왔던 1차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로 디지털 카메라를 통하여 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드워드를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 얻어진 코드워드는 데이터를 효율적으로 저장하기위해 정보가 숫자인지, ASCII코드인지 혹은 바이트 정보인지에 따라 다른 방식으로 인코딩 되어 있는데, 그에 따른 디코딩 알고리즘을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1667-1671
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• 2015

멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 픽셀에 1비트 이상의 데이터 저장이 가능하여 한정된 공간에서 저장 밀도를 높일 수 있기 때문에 차세대 대용량 저장장치로 부각되고 있다. 한편 레벨의 증가는 동일한 픽셀개수에서 코드워드의 수를 증가시킬 수 있기 때문에 적절히 코드워드를 선택하면 변조부호의 최소거리를 증가시킬 수 있다. 최소거리의 증가는 노이즈 마진이 증가하므로 변조부호의 오류 정정 능력이 향상된다. 본 논문에서는 부호율이 1인 세 가지 변조부호를 제안하고, 이들의 최소거리에 따른 성능을 비교한다. 레벨의 증가로 코드워드간의 최소거리를 증가시켜 노이즈 마진을 증가시켰지만, 픽셀의 레벨이 증가할수록 문턱값 검출이 어렵기 때문에 낮은 레벨에 대한 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.13-18
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• 2015

멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 픽셀에 1비트 이상을 저장할 수 있기 때문에 용량에 대한 큰 장점을 갖는다. 본 논문에서는 (1) 레벨의 수, (2) 코드워드 내에서 픽셀의 수, (3) 최소 유클리디안 거리에 따른 코드워드들의 개수를 보여준다. 픽셀당 레벨의 수의 증가는 용량을 증가시키지만 노이즈 마진이 감소함에 따라 많은 에러를 발생시킨다. 코드워드에서 픽셀개수의 증가는 코드율을 증가시키며 용량을 늘리지만, 코드의 인코더와 디코더의 복잡도를 증가시킨다. 코드의 최소 거리 증가는 검출 에러를 줄이지만 코드율을 감소시킨다. 위와 같이 시스템 디자인은 항상 장 단점을 가지고 있지만, 시스템의 요구사항을 위해 주어진 상황에서 효과적인 방법을 찾아야 한다. 그러므로 본 논문에서 조사된 코드워드의 수는 효과적인 코드 디자인을 위한 가이드라인을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.57-60
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• 1998

본 논문에서는 MKM(Modified K-Means) 알고리듬의 성능을 개선하기 위해 새로운 학습알고리듬을 제안한다. MKM 알고리듬에서 새로운 코드워드는 이전 코드워드와 새로 얻 은 중심점을 이은 직선 상의 임의적으로 선택된다. 따라서 MKM 알고리듬은 통계적 이완 방법의 코드북 교란 알고리듬으로 이해될 수 있다. MKM 알고리듬을 통계적 이완 알고리듬 과 비교해보면 도입되는 교란의 양이 상대적으로 적고 그 교란 자체도 임의적이지 않다는 걸 알 수 있다. 따라서 MKM 알고리듬에 도입되는 교란의 양을 보다 크고 임의적이게 하면 MKM 알고리듬이 국소 최적화에 빠질 가능성이 줄어들 것이다. 따라서 본 논문에서는 MKM 알고리듬의 코드북 갱신과정을 변화시킨 새로운 알고리듬을 제안하였으며, 화상 데이 터와 음성 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 알고리듬이 MKM 알고리듬보다 우수한 성능을 보인다는 걸 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.5-11
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• 1996

본 논문에서는 반연속 HMM(semi-continuous Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용되는 베이시안 화자 적응(Bayesian speaker adaptation)의 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존 베이시안 화자 적응 알고리즘의 경우 새로운 화자의 특징 분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준(reference) 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고, 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응 관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.552-555
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• 2007

지상파 DMB등에서 많이 사용하고 있는 기술은 H.264이다. 이 H.264는 적은 비트율에 비하여 고해상도의 영상을 만들어 낸다. 이런 손실압축을 하기 위해서 인트라와 인터등과 같은 전처리 과정과 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화 등등이 존재하지만 H.264에서 실제로 압축이 되는 부분은 엔트로피코딩이다. H.264에서는 Exp-Golomb과 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) 세 가지를 지원하고 있다. 이중 CAVLC는 테이블을 기반으로한 압축기법을 사용한다. 테이블을 이용할 때는 코드워드의 길이와 값을 비교하는 방식을 사용하게 된다. 이는 수 많은 메모리 접속으로 인한 전력소모와 연산지연을 가져온다. 본 논문에서는 전송된 비트스트림에서 데이터를 찾을 때 코드워드의 길이와 값을 테이블에 비교해서 찾지 않고 테이블에 존재하는 규칙을 수식화 하여 찾을 수 있도록 하였다. 이는 최초 '1'이 나올때까지의 '0'의 개수와 그 이후 존재하는 코드의 값을 이용하여서 각 단계에 필요한 데이터를 추출해 낸다. 위와 같은 알고리즘을 이용하여 VHDL언어로 설계하였다.